Bezmezné Statistiky

Statistické Ovládacích prvků

vědecké řízení je pozorování navržen tak, aby se minimalizovalo účinky jiných proměnných, než jediné nezávislé proměnné.

Co Je to Řízení?

vědecká kontrola je pozorování určené k minimalizaci účinků jiných proměnných než jediné nezávislé proměnné., To zvyšuje spolehlivost výsledků, často porovnáním mezi kontrolními měřeními a ostatními měřeními.

například během testování na drogy se vědci pokusí ovládat dvě skupiny, aby je udržely co nejvíce identické,a pak umožní jedné skupině vyzkoušet lék. Dalším příkladem může být testování rostlin hnojivo tím, že pouze polovina rostlin v zahradě: rostliny, které přijímají žádné hnojivo jsou kontrolní skupině, protože mají stanovit základní úroveň růstu, že hnojivo-ošetřené rostliny budou porovnány., Bez kontrolní skupiny, experiment nelze určit, zda hnojivo-ošetřené rostliny rostou více než by byly, pokud se neléčí.

V ideálním případě budou všechny proměnné v experimentu kontrolovány (účtovány kontrolními měřeními) a žádné nebudou nekontrolované. V takový experiment, pokud všechny ovládací prvky fungují podle očekávání, je možné usoudit, že experiment funguje, jak bylo zamýšleno, a že výsledky experimentu jsou v důsledku účinku proměnné testovány., To znamená, že vědecké kontroly umožňují vyšetřovateli uplatnit nárok jako “ dvě situace byly identické, dokud nenastal faktor X. Od faktoru X je jediný rozdíl mezi dvěma situacemi, nový výsledek byl způsoben faktorem X. „

Kontrolované Experimenty

Kontrolované experimenty mohou být prováděny, když je obtížné přesně kontrolovat všechny podmínky v experimentu., V tomto případě, experiment začíná vytvořením dvou nebo více vzorků skupin, které jsou probabilistically rovnocenné, což znamená, že měření vlastnosti by měly být podobné mezi skupinami, a to, že skupiny by měly reagovat stejným způsobem, pokud s ohledem na stejné zacházení. Tato ekvivalence je určena statistickými metodami, které berou v úvahu množství rozdílů mezi jednotlivci a počet jednotlivců v každé skupině., V oblastech, jako je mikrobiologie a chemie, kde je velmi malé rozdíly mezi jedinci a skupiny, velikost je snadno v milionech, tyto statistické metody jsou často opomíjeny a jednoduše rozdělit řešení na dvě stejné části se předpokládá, že k výrobě stejné skupiny vzorků.

typy ovládacích prvků

nejjednodušší typy kontroly jsou negativní a pozitivní kontroly. Tyto dva ovládací prvky, pokud jsou oba úspěšné, obvykle postačují k odstranění většiny potenciálních matoucích proměnných., To znamená, že experiment vytváří negativní výsledek, když se očekává negativní výsledek a pozitivní výsledek, když se očekává pozitivní výsledek.

negativní kontroly

negativní kontroly jsou skupiny, kde se neočekává žádný jev. Zajišťují, aby nedošlo k žádnému účinku, pokud by neměl být žádný účinek. Chcete-li pokračovat v příkladu testování léků, negativní kontrola je skupina, která nebyla podána lék. Řekli bychom, že kontrolní skupina by měla vykazovat negativní nebo nulový efekt.,

Pokud léčená skupina a negativní kontrola vedou k negativnímu výsledku, lze vyvodit, že léčba neměla žádný účinek. Pokud léčebná skupina a negativní kontrola přinášejí pozitivní výsledek, lze odvodit, že na experimentu působila matoucí proměnná a pozitivní výsledky pravděpodobně nejsou způsobeny léčbou.

pozitivní kontroly

pozitivní kontroly jsou skupiny, kde se očekává jev. To znamená, že zajišťují, že existuje účinek, když by měl být účinek., Toho je dosaženo použitím experimentální léčby, o které je již známo, že tento účinek vyvolává, a poté jej porovnáním s léčbou, která je v experimentu zkoumána.

pozitivní kontroly se často používají k posouzení platnosti testu. Například k posouzení schopnosti nového testu detekovat nemoc, pak ji můžeme porovnat s jiným testem, o kterém je již známo, že funguje. Dobře zavedený test je pozitivní kontrola, protože již víme, že odpověď na otázku (zda test funguje) je ano.,

pro obtížné nebo složité experimenty může výsledek pozitivní kontroly také pomoci ve srovnání s předchozími experimentálními výsledky. Pokud byl například zjištěn dobře zavedený test onemocnění, který má stejnou účinnost jako předchozí experimentátoři, znamená to, že experiment se provádí stejným způsobem jako předchozí experimentátoři.

Pokud je to možné, může být použito více pozitivních kontrol. Například pokud existuje více než jeden test nemoci, o kterém je známo, že je účinný, může být testováno více než jedno., Více pozitivních kontrol také umožňuje jemnější srovnání výsledků (kalibrace nebo standardizace), pokud očekávané výsledky pozitivních kontrol mají různé velikosti.